2024年3月，我院碳与环境修复团队在环境领域权威期刊《Science of the Total Environment》(中科院一区 TOP)上发表最新研究成果：Neural network establishes co-occurrence links between transformation products of the contaminant and the soil microbiome，首次应用神经网络分析解析微生物在污染物环境转化过程中的作用。我院硕士研究生向宇辉为论文第一作者，陈柯副教授为论文通讯作者。
杀虫剂、除草剂、抗生素、石化产品等人造化学物质的使用在增强人类生活质量的同时也可能对生物和环境产生有害的影响。这些化学物质在降解过程中产生的转化产物（TPs）因可能对环境产生显著的生态毒理效应，所以在近十年对转化产物的研究引起了越来越多的关注。例如，多环芳烃（PAHs）在环境中普遍存在且浓度相对较高，对环境构成了重大威胁。本研究提出了一种新策略，通过结合使用2H标记的稳定同位素辅助代谢组学（2H-SIAM）和基于神经网络的算法（即MMvec），来探索污染物（如芘）的TPs与土壤微生物群落之间的联系。这种新策略建立的联系已通过宏基因组研究、降解菌的鉴定和基于DNA的稳定同位素探测研究等多种方法的验证，且其在建立联系方面比其他方法表现更优异。
图2 TPs与微生物组之间的共生网络
论文链接: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.171287
